Convierte más ventas con
el mismo tráfico.
Detectamos y corregimos las fugas de conversión que perjudican tu CAC (Costo de Adquisición de Clientes), reducen tu ROAS y hacen que tus campañas parezcan menos rentables de lo que realmente podrían ser.
CRO, analítica, UX y experimentación para ecommerce, landing pages y funnels de generación de leads.
Marcas que dejaron de adivinar
¿Cuánto está dejando de vender tu sitio?
Estimación basada en lifts típicos observados en programas de CRO de 6 meses para e-commerce. No es una promesa: es un rango defensible.
Ingreso adicional mensual estimado
// rango por escenario · cohorte 6 meses
// Supuestos: lift conservador 10%, esperado 20%, top decile 35% sobre CR. Asume mantener tráfico y ticket promedio. No considera estacionalidad ni cambios de mix de canal.
El tráfico aumenta. Las ventas, no.
Si tus campañas dependen de subir presupuesto para crecer, no tienes un problema de adquisición — tienes un problema de conversión. Y se ve en métricas concretas:
Tu CAC sube cada trimestre.
Cada nuevo cliente cuesta más porque tu sitio convierte a la misma tasa que el año pasado, mientras los CPMs de Meta y Google crecen.
Tu ROAS no acompaña el escalamiento.
Inviertes más en pauta y la rentabilidad se contrae. La fricción del sitio absorbe el incremento de tráfico antes de convertirlo en ingreso.
Sabes que algo se pierde, pero no dónde.
Tu GA4 muestra caídas por etapa, pero no explica el por qué. Sin investigación cualitativa, las hipótesis nunca pasan de "habría que probar".
Cambias el sitio por intuición.
Cada rediseño se basa en opiniones internas o "best practices" copiadas de otra industria. Si funcionó o no, nadie lo puede demostrar con datos.
El CRO existe para resolver exactamente esto: convertir el tráfico que ya tienes en más ingreso antes de gastar más en traerlo.
Tres fases. Un ciclo. Sin atajos.
El proceso no cambia entre clientes. Lo que cambia es la hipótesis. Empieza siempre con datos del sitio, nunca con opiniones del equipo.
Auditoría de fricción y mapeo de fuga.
No adivinamos. Levantamos un diagnóstico cuantitativo en GA4 y cualitativo con session replays, heatmaps y test de usuarios reales. Salen entre 30 y 80 hipótesis que luego se priorizan por ICE (Impact / Confidence / Ease).
- Forensia GA4: auditoría de eventos, cohortes y embudo real.
- Comportamiento: session replays + heatmaps en páginas críticas.
- UX research: 5 a 8 entrevistas moderadas, NN/g protocol.
- Backlog priorizado: hipótesis tipadas con MDE estimado.
A/B testing con criterio bayesiano.
Cuando el volumen de tráfico lo permite, validamos hipótesis con A/B testing. Cuando no, priorizamos mejoras mediante analítica, heurísticas CRO, mapas de calor, grabaciones de sesión y evidencia cualitativa.
- Sample size pre-calculado: sin peeking antes del MDE.
- SRM check: validamos que la asignación esté limpia antes de leer.
- Bayesian + Frequentist: doble lectura para decisiones críticas.
- Risk-free: via GTM o Kameleoon, sin tocar producción.
Implementación, documentación, siguiente ciclo.
El ganador se hardcodea limpio (sin scripts de testing en producción). El hallazgo entra al playbook de tu marca y la siguiente hipótesis del backlog vuelve a fase 01 sobre una baseline más alta. Crecimiento compuesto.
- Hard-coding: implementación del ganador sin overhead técnico.
- Playbook vivo: cada hallazgo documentado y citable internamente.
- Holdout opcional: validación a 30 días post-implementación.
- Flywheel: el lift financia el siguiente ciclo de tests.
Tres tipos de activos digitales. Tres lógicas distintas.
El método es el mismo. Lo que cambia es qué métrica importa, qué fricción aparece y cuánto tráfico hace falta para validar.
E-commerce
Métrica norte: Revenue per Visitor (RPV)
Optimizamos páginas de producto, carrito, checkout y experiencias de retorno. Foco en reducir abandono, mejorar AOV y subir la conversión por sesión sin sacrificar ticket.
- Páginas de producto y categoría
- Flujo de carrito y checkout
- Recomendadores y cross-sell
- Experiencias post-compra
Lead generation B2B
Métrica norte: Cost per Qualified Lead (CPQL)
Optimizamos formularios, páginas de contacto y flujos de calificación. Mejoramos la calidad del lead — no solo el volumen — mediante copy, prueba social técnica y reducción de fricción en campos.
- Formularios largos y multi-step
- Páginas de servicio y precios
- Flujos de booking y agenda
- Copy de propuesta de valor
Landing pages de campaña
Métrica norte: Conversion Rate por origen
Diseñamos landings específicas por audiencia, oferta y canal. Foco en match-message, jerarquía de información y prueba social orientada al perfil exacto que llega desde Meta, Google o LinkedIn Ads.
- Landings por keyword (Google Ads)
- Landings por audiencia (Meta/LinkedIn)
- Squeeze pages para lead magnets
- Páginas de gracias y nurturing
Cuatro experimentos. Sin maquillaje.
No todos los tests ganan. Compartimos el log público de hallazgos recientes —ganadores, planos y perdedores— porque la transparencia del método pesa más que el highlight reel.
// experimentos anonimizados, métricas desde plataforma de testing y GA4. Ningún cliente identificado.
Cómo se ve un programa CRO bien instrumentado a 12 meses.
Proyección basada en el comportamiento agregado observado en cohortes de e-commerce LATAM con CR base entre 1.2% y 2.5%. La curva en escalera refleja cada ganador implementado.
Tres formas de trabajar el CRO. Misma metodología, distinto alcance.
Elegimos juntos el formato según el momento del negocio: si necesitas un diagnóstico, un plan de acción o una operación continua de optimización.
Auditoría CRO
Diagnóstico técnico y de comportamiento del sitio actual. Entrega un mapa priorizado de oportunidades.
- Forensia GA4 y revisión de implementación de eventos
- Análisis cualitativo: heatmaps, replays y test de usabilidad
- Backlog de 30–80 hipótesis priorizadas por ICE
- Estimación de impacto y MDE por hipótesis
- Informe ejecutivo + presentación de hallazgos
Sprint CRO
Plan de optimización trimestral con ejecución de 3 a 6 experimentos de alto impacto. Auditoría incluida.
- Auditoría inicial completa
- 3–6 tests A/B priorizados, diseñados y desarrollados
- Implementación vía GTM o Kameleoon (sin tocar producción)
- Monitoreo, lectura estadística y documentación de hallazgos
- Hard-coding de variantes ganadoras
- Sesión de cierre con playbook de marca
Optimización Continua
Programa permanente de experimentación. Pensado para e-commerce y B2B con tráfico recurrente que quieren convertir CRO en flywheel.
- Backlog vivo de hipótesis, actualizado mensualmente
- 2–4 experimentos en paralelo por mes
- Reportería ejecutiva con impacto en ingreso incremental
- Iteración con equipo de paid media para alinear pauta y conversión
- Roadmap trimestral revisado con stakeholders
Los tres formatos pueden combinarse con paid media o desarrollo web bajo el mismo modelo de honorarios fijos + revenue share atado a resultados.
Cuatro verdades incómodas sobre la optimización de conversión.
Lo que aprendimos analizando más de 1.5 millones de sesiones y rediseñando embudos para e-commerce y B2B en Chile, México y España.
de los tests A/B en e-commerce LATAM se cierran sin alcanzar significancia estadística.
Decisiones tomadas con tamaños de muestra insuficientes, ventanas de 5–7 días y "ganadores" elegidos por intuición. El 95% de confianza no es una formalidad: es la línea entre datos y opinión.
Optimizar el Conversion Rate sin mover el Revenue per Visitor es un éxito a medias.
Subir conversión bajando ticket es perder dinero con métricas verdes. La métrica norte es ingreso por visitante, no porcentaje de checkout. Toda variante que validamos se evalúa contra ambas.
es el lift agregado típico tras 6 meses de un programa CRO bien instrumentado.
No prometemos +400%. Las grandes marcas crecen por interés compuesto: 8 victorias del 3% al año son un cambio de negocio. Los hallazgos individuales suelen ser modestos; el sistema, no.
de los hallazgos vienen del análisis cualitativo, no del A/B test.
Los heatmaps, session replays y entrevistas levantan las hipótesis. El test solo decide cuál de ellas vale la pena codificar. Saltarse la fase cualitativa es testear ruido a escala.
Lo que no hacemos.
Lista pública de prácticas comunes en la industria que rechazamos por incompatibles con un proceso defendible.
Tests de 5 a 7 días
Una semana no captura ciclos de compra ni efectos novelty. Mínimo 14 días con 2 ciclos semanales completos.
Decisiones al 80% de confianza
Es el estándar de algunas plataformas, no de la estadística. Significancia <95% es ruido elevado a deck.
"Best practices" copiadas
Lo que funciona para Amazon no funciona para tu PDP. Cada hipótesis se valida en tu contexto. Punto.
Tests sin SRM check
Si la asignación 50/50 está rota, la lectura es basura. Toda variante pasa por Sample Ratio Mismatch antes de leer.
Optimizar micro-conversiones
Subir clicks en CTA sin ver el efecto en compras o leads cualificados es vanity metric con costo real.
Tests sin documentación
Un experimento sin hipótesis tipada y postmortem es trabajo perdido. Todo entra al playbook del cliente.
Felipe Meza Corredoira
Founder & Head of Performance & Growth
Felipe Meza Corredoira es Ingeniero Comercial y fundador de Focus Ads. Especialista en performance marketing, paid media y analítica digital, ha trabajado con marcas B2C y B2B optimizando campañas, funnels y experiencias digitales. Su enfoque conecta adquisición, conversión y datos para identificar fricciones, mejorar decisiones y transformar el tráfico en resultados comerciales más rentables.
→ LinkedIn / felipe-meza-corredoiraMarcas que escalaron el muro del 1%.
Transcripciones editadas por brevedad. Sin cherry-picking de métricas.
"Dejamos de discutir qué versión del PDP era mejor. La hipótesis ganó por 11% de RPV en 21 días y la pregunta murió ahí. Ese ritmo cambió cómo trabajamos."
"El primer test perdió. El segundo perdió. El tercero subió 6% el ticket promedio. Aprendí que el método se sostiene incluso cuando la hipótesis no."
"Subimos RPV 30% sin tocar el presupuesto de Ads. El CRO terminó financiando el siguiente trimestre completo de programa."
Conceptos clave de Conversion Engineering.
Cada término tiene anchor propio para cita directa en investigación o documentación.
Conversion Rate Optimization
CRODisciplina de optimización sistemática del porcentaje de visitantes que ejecutan una acción objetivo, vía análisis cuantitativo, investigación cualitativa y experimentación controlada.
Revenue per Visitor
RPVIngreso promedio generado por cada visitante. Producto entre Conversion Rate y ticket promedio. Métrica norte para e-commerce porque captura simultáneamente cambios en conversión y en valor por orden.
Minimum Detectable Effect
MDELift más pequeño que un test puede detectar dado un sample size, un nivel de significancia y una potencia estadística. Tests con MDE alto solo "ven" mejoras grandes; los pequeños incrementos quedan en ruido.
Sample Ratio Mismatch
SRMDesviación significativa entre la asignación de tráfico esperada (típicamente 50/50) y la real. Un SRM detectado invalida la lectura del experimento — leer un test con SRM activo es leer ruido.
Bayesian A/B Testing
Marco estadístico que reporta probabilidades directas — P(B>A) y expected loss — en lugar de p-values. Más interpretable para negocio y robusto a peeking, a costo de requerir priors definidos.
Confianza Estadística
Probabilidad de que la diferencia observada entre variantes no se deba al azar. Estándar académico mínimo: 95%. Decisiones por debajo de ese umbral son apuestas con disfraz de método.
Behavioral Economics
Estudio de los sesgos cognitivos que distorsionan la decisión racional. Aplicado a CRO: anclaje, aversión a la pérdida, prueba social, escasez auténtica y reducción de carga cognitiva en checkout.
ICE Score
Framework de priorización de hipótesis: Impact, Confidence, Ease, cada uno en escala 1-10. Ordena el backlog por valor esperado vs. costo de ejecución sin requerir simulaciones complejas.
Lo que nos preguntan antes de firmar.
Los primeros hallazgos de auditoría aparecen en los primeros 15 días. Una victoria estadística en A/B test toma típicamente entre 14 y 60 días según volumen de tráfico, MDE objetivo y efecto a detectar. Como referencia: con 30.000 sesiones mensuales y CR del 2%, detectar un lift del 15% al 95% de confianza requiere ~18.000 sesiones por variante.
Depende del CR base, el MDE buscado y el nivel de significancia. Para un CR base de 2% buscando detectar un lift relativo del 10% al 95% de confianza con potencia del 80%, necesitas ~30.000 sesiones por variante. Tests con menos de 1.000 conversiones por brazo rara vez son confiables.
Ambos son válidos. Frequentist es el estándar académico clásico y exige fijar el sample size por adelantado. Bayesian es más interpretable para negocio (P(B>A), expected loss) y permite peeking sin inflación del error tipo I, a costo de requerir priors definidos. En Focus Ads usamos Bayesian para decisiones de negocio y Frequentist como verificación cruzada cuando el dato lo justifica.
No. Operamos sobre Shopify, WooCommerce, VTEX, Magento y desarrollos a medida vía inyección de código por GTM o herramientas como Kameleoon, sin alterar tu infraestructura.
Sitios con menos de ~5.000 sesiones mensuales suelen tener MDE muy alto para A/B testing puro. En esos casos partimos con auditoría heurística NN/g, session replays, mapas de calor y cambios consensuados de alta confianza —más una arquitectura de tracking que permita testear cuando el tráfico crezca.
CR mide porcentaje de conversión. RPV mide ingreso promedio por visitante (CR × ticket). RPV es métrica superior porque captura simultáneamente cambios en conversión y en ticket. Un test puede subir CR pero bajar RPV si atrae compradores de menor valor — ese caso es derrota disfrazada de victoria.
Acceso a tu GA4, GTM, sitio web y un volumen mensual de sesiones razonable para alcanzar significancia en tiempo aceptable. La primera sesión es un diagnóstico técnico de 60 minutos sin costo; ahí evaluamos si el CRO clásico aplica o si conviene partir por research cualitativo.
¿Listo para crecer sin gastar más en Ads?
Diagnóstico de 60 minutos sin costo. Si no hay un caso defendible para CRO en tu sitio, lo decimos en la primera llamada.
⚠ Cupos limitados · 1er semestre 2026
